恐怕在simplejson库中没有任何方法可以自动实现这一点。

The scanner and decoder in simplejson are designed to produce Unicode text. To do this, the library uses a function called c_scanstring (if it's available, for speed), or py_scanstring if the C version is not available. The scanstring function is called several times by nearly every routine that simplejson has for decoding a structure that might contain text. You'd have to either monkey patch the scanstring value in simplejson.decoder, or subclass JSONDecoder and provide pretty much your own entire implementation of anything that might contain text.

然而，simplejson输出Unicode的原因是JSON规范特别提到“字符串是0个或多个Unicode字符的集合”……对Unicode的支持被假定为格式本身的一部分。simplejson的扫描字符串实现甚至扫描和解释Inicode转义(甚至错误检查格式不正确的多字节字符集表示)，因此它能够可靠地将值返回给您的唯一方法是Unicode。

如果你有一个老旧的库，需要一个str，我建议你在解析后费力地搜索嵌套的数据结构(我承认这是你明确说过你想避免的…对不起)，或者可能将库包装在某种外观中，在这种外观中您可以在更细粒度的级别上处理输入参数。如果数据结构确实嵌套很深，第二种方法可能比第一种方法更易于管理。

下面是一个用C语言编写的递归编码器: https://github.com/axiros/nested_encode

与json.loads()相比，“平均”结构的性能开销约为10%。

python speed.py
  json loads            [0.16sec]: {u'a': [{u'b': [[1, 2, [u'\xd6ster..
  json loads + encoding [0.18sec]: {'a': [{'b': [[1, 2, ['\xc3\x96ster.
  time overhead in percent: 9%

使用这个测试结构:

import json, nested_encode, time

s = """
{
  "firstName": "Jos\\u0301",
  "lastName": "Smith",
  "isAlive": true,
  "age": 25,
  "address": {
    "streetAddress": "21 2nd Street",
    "city": "\\u00d6sterreich",
    "state": "NY",
    "postalCode": "10021-3100"
  },
  "phoneNumbers": [
    {
      "type": "home",
      "number": "212 555-1234"
    },
    {
      "type": "office",
      "number": "646 555-4567"
    }
  ],
  "children": [],
  "spouse": null,
  "a": [{"b": [[1, 2, ["\\u00d6sterreich"]]]}]
}
"""


t1 = time.time()
for i in xrange(10000):
    u = json.loads(s)
dt_json = time.time() - t1

t1 = time.time()
for i in xrange(10000):
    b = nested_encode.encode_nested(json.loads(s))
dt_json_enc = time.time() - t1

print "json loads            [%.2fsec]: %s..." % (dt_json, str(u)[:20])
print "json loads + encoding [%.2fsec]: %s..." % (dt_json_enc, str(b)[:20])

print "time overhead in percent: %i%%"  % (100 * (dt_json_enc - dt_json)/dt_json)

虽然这里有一些很好的答案，但我最终使用PyYAML来解析我的JSON文件，因为它以str类型字符串而不是unicode类型给出键和值。因为JSON是YAML的一个子集，它工作得很好:

>>> import json
>>> import yaml
>>> list_org = ['a', 'b']
>>> list_dump = json.dumps(list_org)
>>> list_dump
'["a", "b"]'
>>> json.loads(list_dump)
[u'a', u'b']
>>> yaml.safe_load(list_dump)
['a', 'b']

笔记

但有一些事情需要注意:

I get string objects because all my entries are ASCII encoded. If I would use Unicode encoded entries, I would get them back as unicode objects — there is no conversion! You should (probably always) use PyYAML's safe_load function; if you use it to load JSON files, you don't need the "additional power" of the load function anyway. If you want a YAML parser that has more support for the 1.2 version of the spec (and correctly parses very low numbers) try Ruamel YAML: pip install ruamel.yaml and import ruamel.yaml as yaml was all I needed in my tests.

转换

如上所述，没有任何转换!如果你不能确定只处理ASCII值(而且大多数时候你不能确定)，最好使用转换函数:

我现在用过几次Mark Amery的，效果很好，很容易使用。您还可以使用类似的函数作为object_hook，因为它可以提高大文件的性能。请参阅Mirec Miskuf稍复杂的回答。

我从Mark Amery的回答中改编了代码，特别是为了摆脱isinstance的鸭子键入的优点。

编码是手动完成的，ensure_ascii是禁用的。json的Python文档。Dump说:

如果ensure_ascii为True(默认值)，输出中的所有非ascii字符将使用\uXXXX序列转义

免责声明:在文档测试中，我使用了匈牙利语。一些著名的与匈牙利语相关的字符编码有:cp852，在DOS中使用的IBM/OEM编码(有时被称为ASCII)。我认为这是不正确的，因为它取决于代码页设置)。Windows-1250用于Windows(有时称为ANSI，取决于区域设置)，ISO 8859-1有时用于HTTP服务器。

测试文本Tüskéshátú kígyóbűvölő来自Koltai László(本地个人姓名形式)，来自维基百科。

# coding: utf-8
"""
This file should be encoded correctly with utf-8.
"""
import json

def encode_items(input, encoding='utf-8'):
    u"""original from: https://stackoverflow.com/a/13101776/611007
    adapted by SO/u/611007 (20150623)
    >>>
    >>> ## run this with `python -m doctest <this file>.py` from command line
    >>>
    >>> txt = u"Tüskéshátú kígyóbűvölő"
    >>> txt2 = u"T\\u00fcsk\\u00e9sh\\u00e1t\\u00fa k\\u00edgy\\u00f3b\\u0171v\\u00f6l\\u0151"
    >>> txt3 = u"uúuutifu"
    >>> txt4 = b'u\\xfauutifu'
    >>> # txt4 shouldn't be 'u\\xc3\\xbauutifu', string content needs double backslash for doctest:
    >>> assert u'\\u0102' not in b'u\\xfauutifu'.decode('cp1250')
    >>> txt4u = txt4.decode('cp1250')
    >>> assert txt4u == u'u\\xfauutifu', repr(txt4u)
    >>> txt5 = b"u\\xc3\\xbauutifu"
    >>> txt5u = txt5.decode('utf-8')
    >>> txt6 = u"u\\u251c\\u2551uutifu"
    >>> there_and_back_again = lambda t: encode_items(t, encoding='utf-8').decode('utf-8')
    >>> assert txt == there_and_back_again(txt)
    >>> assert txt == there_and_back_again(txt2)
    >>> assert txt3 == there_and_back_again(txt3)
    >>> assert txt3.encode('cp852') == there_and_back_again(txt4u).encode('cp852')
    >>> assert txt3 == txt4u,(txt3,txt4u)
    >>> assert txt3 == there_and_back_again(txt5)
    >>> assert txt3 == there_and_back_again(txt5u)
    >>> assert txt3 == there_and_back_again(txt4u)
    >>> assert txt3.encode('cp1250') == encode_items(txt4, encoding='utf-8')
    >>> assert txt3.encode('utf-8') == encode_items(txt5, encoding='utf-8')
    >>> assert txt2.encode('utf-8') == encode_items(txt, encoding='utf-8')
    >>> assert {'a':txt2.encode('utf-8')} == encode_items({'a':txt}, encoding='utf-8')
    >>> assert [txt2.encode('utf-8')] == encode_items([txt], encoding='utf-8')
    >>> assert [[txt2.encode('utf-8')]] == encode_items([[txt]], encoding='utf-8')
    >>> assert [{'a':txt2.encode('utf-8')}] == encode_items([{'a':txt}], encoding='utf-8')
    >>> assert {'b':{'a':txt2.encode('utf-8')}} == encode_items({'b':{'a':txt}}, encoding='utf-8')
    """
    try:
        input.iteritems
        return {encode_items(k): encode_items(v) for (k,v) in input.iteritems()}
    except AttributeError:
        if isinstance(input, unicode):
            return input.encode(encoding)
        elif isinstance(input, str):
            return input
        try:
            iter(input)
            return [encode_items(e) for e in input]
        except TypeError:
            return input

def alt_dumps(obj, **kwargs):
    """
    >>> alt_dumps({'a': u"T\\u00fcsk\\u00e9sh\\u00e1t\\u00fa k\\u00edgy\\u00f3b\\u0171v\\u00f6l\\u0151"})
    '{"a": "T\\xc3\\xbcsk\\xc3\\xa9sh\\xc3\\xa1t\\xc3\\xba k\\xc3\\xadgy\\xc3\\xb3b\\xc5\\xb1v\\xc3\\xb6l\\xc5\\x91"}'
    """
    if 'ensure_ascii' in kwargs:
        del kwargs['ensure_ascii']
    return json.dumps(encode_items(obj), ensure_ascii=False, **kwargs)

我还想强调Jarret Hardie引用JSON规范的答案，引用如下:

字符串是零个或多个Unicode字符的集合

在我的用例中，我有带有JSON内容的文件。它们是UTF-8编码的文件。ensure_ascii的结果是正确转义，但不是非常可读的JSON文件，这就是为什么我改编了Mark Amery的答案来满足我的需要。

doctest不是特别周到，但我分享了代码，希望它对某人有用。

迈克·布伦南的答案很接近，但没有任何理由重新审视整个结构。如果使用object_hook_pairs (Python 2.7+)形参:

Object_pairs_hook是一个可选函数，它将使用任意对象字面量的解码结果调用。object_pairs_hook的返回值将被使用，而不是字典。此特性可用于实现依赖于键和值对解码顺序的自定义解码器(例如集合)。OrderedDict将记住插入的顺序)。如果还定义了object_hook，则object_pairs_hook具有优先级。

有了它，你可以得到每个JSON对象，所以你可以不需要递归地进行解码:

def deunicodify_hook(pairs):
    new_pairs = []
    for key, value in pairs:
        if isinstance(value, unicode):
            value = value.encode('utf-8')
        if isinstance(key, unicode):
            key = key.encode('utf-8')
        new_pairs.append((key, value))
    return dict(new_pairs)

In [52]: open('test.json').read()
Out[52]: '{"1": "hello", "abc": [1, 2, 3], "def": {"hi": "mom"}, "boo": [1, "hi", "moo", {"5": "some"}]}'

In [53]: json.load(open('test.json'))
Out[53]:
{u'1': u'hello',
 u'abc': [1, 2, 3],
 u'boo': [1, u'hi', u'moo', {u'5': u'some'}],
 u'def': {u'hi': u'mom'}}

In [54]: json.load(open('test.json'), object_pairs_hook=deunicodify_hook)
Out[54]:
{'1': 'hello',
 'abc': [1, 2, 3],
 'boo': [1, 'hi', 'moo', {'5': 'some'}],
 'def': {'hi': 'mom'}}

注意，我从来没有递归地调用钩子，因为当你使用object_pairs_hook时，每个对象都会被传递给钩子。您确实需要关心列表，但是正如您所看到的，列表中的对象将被正确地转换，并且您不必递归来实现它。

一位同事指出Python2.6没有object_hook_pairs。你仍然可以通过做一个很小的改变来使用这个will Python2.6。在上面的钩子中，更改:

for key, value in pairs:

to

for key, value in pairs.iteritems():

然后使用object_hook代替object_pairs_hook:

In [66]: json.load(open('test.json'), object_hook=deunicodify_hook)
Out[66]:
{'1': 'hello',
 'abc': [1, 2, 3],
 'boo': [1, 'hi', 'moo', {'5': 'some'}],
 'def': {'hi': 'mom'}}

使用object_pairs_hook可以为JSON对象中的每个对象少实例化一个字典，如果您正在解析一个巨大的文档，那么这样做可能是值得的。

使用Python 3.6，有时我仍然会遇到这个问题。例如，当从REST API获取响应并将响应文本加载到JSON时，我仍然得到Unicode字符串。 使用json.dumps()找到了一个简单的解决方案。

response_message = json.loads(json.dumps(response.text))
print(response_message)